in this paper, demonstrate the calc

in this paper, demonstrate the calculation of personal air pollution exposure during is trips made by active transportation using activity patterns matter 2.5 or smaller.two modes of active transportation are compared and they include cycling and walking.ambient conditions are calculated by combining mobile and stationary monitoring data in an artificial neural network space-time model.the model uses a land use regression framework and has a prediction accuracy of...exposure is calculated at 10 m or shorter interval during the trips using inhalation rates associated with both modes .the trips are children's routes between home and school. the average dose during morning cycling trips was 2.17, during morning walking trips was 3.19, during afternoon cycling trips was 2.19and during afternoon walking trips was 3.23.the cycling trip dose was significantly lower than the walking trip dose.the air pollution exposure during walking or cycling trips could not be strongly predicted by either the school or household ambient conditions either individually or in combination.multiple linear regression models regressing both the household and school ambient conditions against the dose were only able to account for,at most,6% of the variance in the exposure.this paper demonstrates that incorporating activity patterns when calculating exposure can improve the estimate of exposure compared to its calculation from ambient conditions.

Results (Thai) 1:

ในกระดาษนี้ แสดงให้เห็นถึงการคำนวณของการสัมผัสมลพิษทางอากาศส่วนบุคคลระหว่างจะเดินทางโดยขนส่งที่ใช้งานอยู่โดยใช้รูปแบบกิจกรรมสำคัญ 2.5 หรือ smaller.two โหมดการขนส่งที่ใช้งานอยู่มีการเปรียบเทียบ และมีขี่จักรยาน และเงื่อนไข walking.ambient คำนวณ โดยรวมมือถือ และตรวจสอบข้อมูลในแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมลานกว้าง model.the เครื่องเขียนใช้กรอบการทำงานถดถอยใช้ที่ดิน และมีความถูกต้องของการคาดเดาของ...คำนวณแสงที่ 10 เมตรหรือช่วงสั้นระหว่างการเดินทางที่ใช้ สูดดมราคาที่เกี่ยวข้องกับการเดินทางล่วงทั้งสองโหมดมีเด็กเส้นทางระหว่างบ้านและโรงเรียน ปริมาณเฉลี่ยในระหว่างเดินทางขี่จักรยานตอนเช้าคือ 2.17 ในช่วงเช้าเดินทางถูก 3.19 ช่วงบ่ายปั่นจักรยานเดินทางถูก 2.19and ในช่วงบ่ายเดินทางถูก 3.23.the ปั่นทริยาเป็นต่ำกว่าเดินทริ dose.the อากาศมลพิษแสงระหว่างเดิน หรือขี่จักรยานเที่ยวไม่สามารถขอคาดเดาโรงเรียนหรือสภาพแวดล้อมที่บ้านทั้งเป็นรายบุคคล หรือในแบบจำลองถดถอยเชิงเส้น combination.multiple ถอยทั้งบ้านและโรงเรียน มีสภาพแวดล้อมกับยา เพียง สามารถบัญชีสำหรับ มากสุด 6% ของความแปรปรวนในกระดาษ exposure.this สาธิตที่ผสมผสานรูปแบบกิจกรรมเมื่อคำนวณแสงสามารถปรับปรุงการประเมินค่าแสงเมื่อเทียบกับการคำนวณจากสภาพแวดล้อม

Results (Thai) 2:

ในงานวิจัยนี้แสดงให้เห็นถึงการคำนวณจากการสัมผัสมลพิษทางอากาศส่วนบุคคลในระหว่างการเป็นทริปที่ทำโดยการขนส่งที่ใช้งานโดยใช้รูปแบบกิจกรรมเรื่อง 2.5 หรือโหมด smaller.two ของการขนส่งที่ใช้งานได้เมื่อเทียบและพวกเขารวมการขี่จักรยานและ walking.ambient เงื่อนไขจะถูกคำนวณโดยการรวมมือถือและเครื่องเขียน การตรวจสอบข้อมูลในเครือข่ายประสาทรูปแบบรูปแบบการพื้นที่เวลาเทียมใช้กรอบการใช้ที่ดินการถดถอยและมีความถูกต้องแม่นยำของการทำนาย ... การเปิดรับการคำนวณที่ 10 เมตรหรือสั้นช่วงเวลาระหว่างการเดินทางโดยใช้อัตราการสูดดมที่เกี่ยวข้องกับทั้งสองโหมดดได้ การเดินทางเส้นทางเด็กระหว่างบ้านและโรงเรียน ปริมาณเฉลี่ยในระหว่างการเดินทางการขี่จักรยานตอนเช้า 2.17, ในระหว่างการเดินทางเดินตอนเช้า 3.19, การขี่จักรยานในระหว่างการเดินทางช่วงบ่ายเป็น 2.19and ในช่วงบ่ายวันเดินการเดินทางถูก 3.23.the ปริมาณการเดินทางการขี่จักรยานอย่างมีนัยสำคัญต่ำกว่าการเดินทางเดิน dose.the การสัมผัสมลพิษทางอากาศในระหว่างการเดิน หรือทริปขี่จักรยานไม่สามารถคาดการณ์อย่างมากจากทั้งโรงเรียนหรือรอบครัวเรือนเงื่อนไขอย่างใดอย่างหนึ่งเป็นรายบุคคลหรือในรูปแบบการถดถอยเชิงเส้น combination.multiple ถอยทั้งในครัวเรือนและโดยรอบโรงเรียนเงื่อนไขกับปริมาณรังสีที่ได้เพียงบัญชีสำหรับที่มากที่สุด, 6% ของ ความแปรปรวนในกระดาษ exposure.this แสดงให้เห็นว่าการผสมผสานรูปแบบกิจกรรมเมื่อคำนวณการสัมผัสสามารถปรับปรุงประมาณการของการเปิดรับเมื่อเทียบกับการคำนวณจากสภาวะแวดล้อม